【AI | pytorch】torch.view_as_complex的使用
torch.view_as_complex(xq.float().reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2))
1. 输入：xq
xq 是一个张量（Tensor），其形状为任意维度。通常在深度学习中，这样的张量可能是用于处理信号或复数数据的。
2. xq.float()
xq.float() 将 xq 转换为 torch.float32 数据类型。
这一步的目的是确保张量数据类型适合接下来的操作，尤其是复数操作需要浮点类型支持。
3. xq.shape[:-1]
xq.shape是张量xq的形状。xq.shape[:-1]获取除了最后一维之外的所有维度。
例如：如果 xq.shape 是 (2, 3, 4), 则 xq.shape[:-1] 是 (2, 3)。
4. xq.float().reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2)
reshape的作用：改变张量的形状。- 目标形状：
(*xq.shape[:-1], -1, 2)*xq.shape[:-1]保留除了最后一维外的所有维度。-1表示自动推断这一维的大小，使得总元素数量一致。2将最后一维分成两个元素一组。
例子：
假设 xq 的形状为 (2, 3, 8)，则：
xq.shape[:-1]是(2, 3)reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2)会将xq转换为形状(2, 3, 4, 2)，因为原本最后一维8被分成了4组，每组有2个元素。
5. torch.view_as_complex()
torch.view_as_complex() 将一个形状为 (..., 2) 的张量转换为复数类型张量。
- 假设输入张量的最后一维有两个元素
a和b，则它们分别对应复数的实部和虚部。 - 输出张量的形状为原输入的形状去掉最后一维的
2。
例子：
假设输入张量形状为 (2, 3, 4, 2)，则 torch.view_as_complex() 会返回形状为 (2, 3, 4) 的复数张量。
总结
这段代码的功能是：
- 将张量
xq转换为浮点数。 - 重塑最后一维，使其能分成形状为
2的组。 - 将最后一维的两组值作为复数的实部和虚部，生成复数张量。
代码功能的典型应用场景：
- 用于处理复数信号，如频域变换（FFT）、物理仿真、或者其他涉及复数计算的任务。
示例代码：
import torch
# 假设输入 xq
xq = torch.tensor([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], [[9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]])
# 解析代码
result = torch.view_as_complex(xq.float().reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2))
print(result)
如果 xq 的形状为 (2, 2, 4)，则输出结果会是一个形状为 (2, 2, 2) 的复数张量。